def input_name(self):
时间: 2024-01-27 09:03:57 浏览: 33
这是一个 Python 类 Friend 中的方法 input_name,它的作用是获取用户输入的好友姓名,并将其赋值给类的属性 name。
以下是示例代码:
```python
class Friend(object):
name = None
phone = None
sex = None
def input_name(self):
self.name = input("请输入好友姓名:")
```
在这个示例中,input_name 方法使用了 input 函数来获取用户输入的好友姓名,然后将其保存到类的属性 name 中。在实际应用中,可以根据具体需求,定义不同的方法来获取、修改、删除好友信息。同时,还可以添加一些其他的方法,例如展示好友列表、搜索好友信息等等,来实现更加丰富的功能。
相关问题
class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model
这段代码定义了一个名为Supervisor的类,继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型,该模型用于生成中间表示。
Supervisor类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为2,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为监督模型的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Supervisor类的实例,你可以使用build方法来构建一个监督模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。监督模型用于生成中间表示,例如在序列生成或表示学习任务中。
class Embedder(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim return def build(self, input_shape): embedder = Sequential(name='Embedder') embedder = net(embedder, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return embedder
这段代码定义了一个名为Embedder的类,继承自Keras的Model类。Embedder类用于构建一个嵌入器模型,用于将输入序列编码为低维表示。
Embedder类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为embedder的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为嵌入器的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Embedder类的实例,你可以使用build方法来构建一个嵌入器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。嵌入器模型可以用于将输入序列编码为低维表示,例如在序列压缩或特征提取任务中。
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